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菌物学报  2018 , 37 (5): 559-564 https://doi.org/10.13346/j.mycosystema.170200

Orginal Article

鹅膏属真菌形态特征的主成分与聚类分析

张璐1, 李卓识2, 李玉1*

1 吉林农业大学食药用菌教育部工程研究中心 吉林 长春 130118
2 吉林农业大学信息技术学院 吉林 长春 130118

Principal component and clustering analysis of Amanita species based on morphological features

ZHANG Lu1, LI Zhuo-Shi2, LI Yu1*

1 Engineering Research Center of Chinese Ministry of Education for Edible and Medicinal Fungi, Jilin Agricultural University, Changchun, Jilin 130118, China
2 College of Information Technology, Jilin Agricultural University, Changchun, Jilin 130118, China

通讯作者:  *Corresponding author. E-mail: fungi966@126.com

收稿日期: 2017-09-27

接受日期:  2018-01-5

网络出版日期:  2018-05-20

版权声明:  2018 中国科学院微生物研究所《菌物学报》编辑部 版权所有 

基金资助:  吉林省教育厅“十三五”科学技术项目(JJKH20180659KJ,2016186)吉林省高等学校高端科技创新平台建设(#2014B-1)

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摘要

本研究选取了《中国真菌志·第二十七卷·鹅膏科》中27个物种及变种,对这些分类单元的菌托形状、菌褶颜色、担子大小等形态学特征进行统计,依据这些形态学特征进行主成分和聚类分析,得到各物种及变种与各个形态学特征之间的关联程度。通过聚类分析将27个物种及变种分为四大类,最终结果与鹅膏属分类情况一致,验证了上述分析方法在鹅膏属分类研究领域具有可行性与准确性。

关键词: 真菌 ; 主成分 ; 形态学特征 ; 分类

Abstract

Morphological characteristics of 27 species and varieties of Amanitaceae recorded in Flora Fungorum Sinicorun Vol. 27 including characteristics of volva, gill, basidium and so on are analyzed using principal component and cluster analysis. The 27 species and varieties are divided into four classes by cluster analysis. The results are consistent with general morphological identification of Amanita.

Keywords: fungi ; principal component ; morphological characteristics ; classification

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张璐, 李卓识, 李玉. 鹅膏属真菌形态特征的主成分与聚类分析[J]. 菌物学报, 2018, 37(5): 559-564 https://doi.org/10.13346/j.mycosystema.170200

ZHANG Lu, LI Zhuo-Shi, LI Yu. Principal component and clustering analysis of Amanita species based on morphological features[J]. , 2018, 37(5): 559-564 https://doi.org/10.13346/j.mycosystema.170200

鹅膏科Amanitaceae真菌属于担子菌门Basidiomycota担子菌纲Basidiomycetes伞菌目Agaricales,该科包括鹅膏属Amanita Pers.、黏伞属Limacella Earle、Amarrendia Bougher & T. Lebel、Catatrama Franco-Mol.及Torrendia Bres.这5个属,其中后3个属为单种属或寡种属(杨祝良 2005)。因为鹅膏真菌多数的物种及变种可食且大多数能够与树木形成外生菌根关系,所以具有重要经济价值与生态价值;同时因其具有不少的有毒甚至是剧毒菌种而闻名(Takashi 2002;Cai et al. 2014),因此鹅膏真菌具有极其重要的分类研究价值(Fang & Qing 2014;Geoffrey 2016)。

本文通过对不同鹅膏物种及变种之间的形态特征的差异进行分析,并对13项特征进行主成分研究(Wang et al. 2013;Stéphane & Julie 2015),再与聚类分析相结合,对鹅膏属进行研究分析(Kwak & Choi 2002;Cai et al. 2016)。

1 材料与方法

1.1 材料

以《中国真菌志·第二十七卷·鹅膏科》为依据(杨祝良 2005),以形态特征的统一性为原则进行筛选(戴玉成等 2010;图力古尔等 2011),得到鹅膏属27个物种及变种(表1)的相关形态特征。

表1   27个鹅膏菌种名称

Table 1   A list of 27 species and varieties of Amanita recorded in Flora Fungorum Sinicorun Vol. 27

编号
No.
名称
Name
编号
No.
名称
Name
编号
No.
名称
Name
编号
No.
名称
Name
1长柄鹅膏
Amanita altipes
8袁氏鹅膏
Amanita yuaniana
15拟卵盖鹅膏
Amanita neoovoidea
22黄盖鹅膏原变种
Amanita subjunquillea
2美黄鹅膏
Amanita mira
9窄褶鹅膏
Amanita angustilamellata
16大盖灰鳞鹅膏
Amanita cinereopannosa
23橙黄鹅膏原变种
Amanita citrina
3鹅膏
Amanita muscaria
10绒托鹅膏
Amanita tomentosivolva
17刻鳞鹅膏
Amanita sculpta
24黄柄鹅膏
Amanita flavipes
4红托鹅膏
Amanita rubrovolvata
11褐黄鹅膏
Amanita umbrinolutea
18臧氏鹅膏
Amanita zangii
25格纹鹅膏原变型
Amanita fritillaria
5白条盖鹅膏
Amanita chepangiana
12灰鹅膏原变种
Amanita vaginata
19致命鹅膏
Amanita exitialis
26红褐鹅膏
Amanita orsonii
6长棱鹅膏
Amanita longistriata
13疣托鹅膏
Amanita verrucosivolva
20欧氏鹅膏
Amanita oberwinklerana
27暗盖淡鳞鹅膏
Amanita sepiacea
7高大鹅膏
Amanita princeps
14显鳞鹅膏
Amanita clarisquamosa
21假褐云斑鹅膏
Amanita pseudoporphyria

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1.2 方法

1.2.1 形态特征统计:对27个物种及变种的形态学特征进行统计。共选取了菌托形状、菌褶颜色、担子大小等13种主要特征进行统计(杨祝良 2005;李海波 2007)。

1.2.2 形态学特征数值化:对于书中已记录的担子、担孢子大小等区间数值,直接取均值。而对于菌托形状、菌褶颜色等特征需使用图像处理技术对图片进行灰度处理(温玉春 2011;Mikulka et al. 2012),用全零矩阵储存转化后的灰度值对颜色和形状等特征进行赋值(Yoshiharu 2006;温玉春 2011)。

1.2.3 统计分析:使用SPSS 19.0对物种及变种进行描述性分析,之后进行主成分分析与聚类分析(唐拥政等 2014)。

2 结果与分析

2.1 物种及变种形态特征描述性分析

形态学结果显示,菌褶颜色、中央菌髓菌丝直径、亚子实层厚度3项特征的变异系数分别为12.45%、11.44%和13.73%,均<15%,说明这几个特征的离散程度较小,而其余的10项特征变异系数比较大,说明了物种及变种多数特征指标差异较大,且实验所选物种及变种的特征数据均在合理范围内,离群点较少,物种及变种特征具有广泛性和代表性(表2)。

表2   鹅膏物种及变种形态特征描述性统计

Table 2   Morphological characteristics of Amanita species and varieties

特征
Characteristic
极小值
Min. value
极大值
Max. value
均值
Mean
标准差
Standard deviation
变异系数
Coefficient of variation (%)
菌盖表面菌幕残余
Veil remnants on surface of cap
010.6300.429568.17
菌托颜色
Color of volva
0255197.6361.43031.08
菌托形状
Shape of volva
040.010.55610.789102.20
菌褶颜色
Color of gill
136255242.0730.14112.45
中央菌髓宽度
Width of central trama
256036.307.01519.33
中央菌髓菌丝直径
Hyphal diameter of central trama
464.650.53211.44
中央菌髓膨大细胞
Cystite of central trama
74427501458.29507.97134.83
亚子实层厚度
Thickness of subhymenium
254535.004.80413.73
担子
Basidium
3151062.50595.965202.95934.06
担子小梗长度
Length of basidium sterigma
374.631.01922.01
担孢子
Basidiospore
4814284.2926.84031.84
Q值
Value of Q
1.031.821.2330.20216.37
菌盖表皮厚度
Thickness of pileus skin
4015087.0029.41033.80

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2.2 主成分研究

筛除了菌褶颜色、中央菌髓菌丝直径、亚子实层厚度3项特征,对其余的10项形态学特征进行主成分分析,前4个主成分特征值均>1,其累积方差贡献率为81.38%,包含了鹅膏真菌的大部分信息(Shouichi 2016)(表3)。

表3   主成分分析解释总方差

Table 3   Total variance explained of principal component analysis (PCA)

主成分数
Component number
特征值
Eigen value
累积方差贡献率
Cumulative variance
contribution (%)
主成分数
Component number
特征值
Eigen value
累积方差贡献率
Cumulative variance
contribution (%)
13.29632.96160.77689.693
21.57248.67970.49294.613
31.40462.71480.27997.401
41.06781.38490.17099.104
50.85585.930100.090100.000

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对4个主成分进行旋转成分分析,第一主成分PC1主要综合了菌盖表面菌幕残余、担子、担子小梗长度、担孢子和Q值的信息,且担子、担子小梗长度、担孢子3项呈正向分布。第二主成分PC2主要包含了菌托颜色的信息,呈正向分布。第三主成分PC3主要综合了菌托形状、中央菌髓宽度的信息。第四主成分PC4主要综合了中央菌髓膨大细胞和菌盖表皮厚度的信息(表4)。本文主要针对PC1、PC2主成分得分图进行分析。

表4   主成分分析旋转成分矩阵

Table 4   Rotated component matrix of principal component analysis (PCA)

PC1PC2PC3PC4PC1PC2PC3PC4
菌盖表面菌幕残余
Veil remnants on surface of cap
-0.64-0.540.310.12担子
Basidium
0.700.360.140.35
菌托颜色
Color of volva
0.140.850.030.04担子小梗长度
Length of basidium sterigma
0.89-0.000.13-0.11
菌托形状
Shape of volva
-0.040.390.730.15担孢子
Basidiospore
0.900.15-0.070.03
中央菌髓宽度
Width of central trama
0.13-0.200.86-0.03Q值
Value of Q
-0.590.10-0.040.14
中央菌髓膨大细胞
Cystite of central trama
0.23-0.50-0.110.59菌盖表皮厚度
Thickness of pileus skin
-0.240.110.130.78

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第一主成分PC1、第二主成分PC2分别综合了原特征变量信息的32.96%和15.72%。分析得到各物种及变种与PC1、PC2的成分得分图(图1):1、2、3、4、5、6、7等共14个物种及变种位于得分图第一、第四区间,表明其与第一主成分PC1成正相关,受担子大小、担子小梗长度及担孢子大小的影响较大,且1、2、5、7、9等9个物种及变种与PC2成正相关,它们受菌托颜色的影响较大。其中1、2、3、4共4个物种属于鹅膏组,5、6、7、8共4个物种属于橙盖鹅膏组,9、10、11、12、13共5个物种及变种属于鞘托鹅膏组,它们均属于鹅膏亚属;14、15、16、17、19等共13个物种及变种位于得分图第二、第三区间,说明其受担子大小、担子小梗长度及担孢子大小的影响较小,但受菌盖表面菌幕残余的影响较大,其中16、17、19等共6个物种及变种位于第二区间,表明它们受菌托颜色的影响较大。其中14、15属于暗褶鹅膏组,16、17属于鳞鹅膏组,19、20、21、22这4个物种及变种属于檐托鹅膏组,23、24、25、26、27属于碎托鹅膏组,它们均属于鳞鹅膏亚属。

图1   主成分分析PC1、PC2得分图
编号对应的菌种名称见表1

Fig. 1   PCA scores for 27 species and varieties on PC1 and PC2. Number corresponding to the species name is shown in Table 1. Horizontal axis represents PC1. Vertical axis represents PC2.

2.3 聚类分析

对27个物种及变种进行分析聚类(杨志恒 2010)。当类间距离为5时可将其分为4类(图2):第一类包含1(长柄鹅膏Amanita altipes),2(美黄鹅膏Amanita mira)等共14个物种及变种,其中它们受担子、担子小梗长度及担孢子的影响较大,这一结果与得分图第一、第四区间结果一致;第二类中包含16(大盖灰鳞鹅膏Amanita cinereopannosa),17(刻鳞鹅膏Amanita sculpta)和20(欧氏鹅膏Amanita oberwinklerana)共3个物种,它们受担子、担子小梗长度及担孢子影响较小;第三类包含21(假褐云斑鹅膏Amanita pseudoporphyria),22(黄盖鹅膏原变种Amanita subjunquillea)等共6个物种及变种;第四类包含了14(显鳞鹅膏Amanita clarisquamosa),15(拟卵盖鹅膏Amanita neoovoidea)等共4个物种及变种,这一结果与得分图的第二、三区间结果一致。主成分分析最后得到的结果与聚类分析的结果基本一致。

图2   基于形态特征的聚类分析
编号对应的菌种名称见表1(横轴为菌种编号,纵轴为类间距离)

Fig. 2   Clustering analysis of morphological features. Number corresponding to the species and variety name is shown in Table 1. Horizontal axis represents species and variety name. Vertical axis represents the distance between class.

3 讨论

主成分分析通过降维将鹅膏属27个物种及变种大量的形态特征数据缩至少数几个指标进行分析(Li et al. 2015;Ajay et al. 2016)。对筛选出的27个鹅膏物种及变种的13项形态学特征进行分析,结果显示菌褶颜色、中央菌髓菌丝直径、亚子实层厚度这3项特征未表现出种间差异性,从而对剩余的10项特征进行了主成分分析,其中长柄鹅膏Amanita altipes、美黄鹅膏Amanita mira、白条盖鹅膏Amanita chepangiana等受担子、担子小梗长度及担孢子的影响较大,且受菌托颜色的影响也较大。显鳞鹅膏Amanita clarisquamosa、拟卵盖鹅膏Amanita neoovoidea、欧氏鹅膏Amanita oberwinklerana等受担子、担子小梗长度和担孢子大小以及菌托颜色的影响都较小,但受菌盖表面菌幕残余的影响较大。最后通过聚类将27个物种及变种分为4类,聚类图结果与主成分分析结果一致。

结果表明,基于形态学特征进行分类时,需要结合各项微观形态才能够得到可靠的鉴定结果,同时也为主成分分析与聚类分析方法在鹅膏真菌的分类研究领域的应用提供了理论支持。


参考文献

[1] Ajay DH, Anna MW, Matthew AL, 2016.

Using principal component analysis to capture individual differences within an unified neuropsychological model of chronic post-stroke aphasia: revealing the unique neural correlates of speech fluency, phonology and semantics

.Cortex, 86: 275-289

[本文引用: 1]     

[2] Bau T, Wang YL, Wang JR, Liu Y, 2011.

Notes on the genus

Amanita of Shandong Province. Journal of Fungal Research, 9(3): 136-150 (in Chinese)

[3] Cai Q, Cui YY, Yang ZL, 2016.

Lethal

Amanita species in China. Mycologia, 108(5): 993-1009

[本文引用: 1]     

[4] Cai Q, Rodham ET, Tang LP, Bau T, Zhang P, Chen ZH, Yang ZL, 2014.

Multi-locus phylogeny of lethal amanitas: implications for species diversity and historical biogeography

.BMC Evolutionary Biology, 14: 143

[本文引用: 1]     

[5] Dai YC, Zhou LW, Yang ZL, Wen HA, Bau T, Li TH, 2010.

A revised checklist of edible fungi in China

.Mycosystema, 29(1): 1-21 (in Chinese)

[6] Fang L, Qing C, 2014.

Amanita heishidingensis, a new species of Amanita sect.Lepidella from China.

Mycological Progress, 13(4): 46-50

[本文引用: 1]     

[7] Geoffrey K, 2016.

A tale of two names -Amanita junquillea & A. gemmata.

Field Mycology, 17(1): 78-82

[本文引用: 1]     

[8] Mikulka J, Gescheidtova E, Bartusek K, 2012.

Soft-tissues image processing: comparison of traditional segmentation methods with 2D active contour methods

.Measurement Science Review, 12(4): 57-27

[本文引用: 1]     

[9] Kwak N, Choi C, 2002.

Input feature selection for classification problems

.IEEE Trans on Neural Networks, 13(1): 143-127

[本文引用: 1]     

[10] Li CF, Dai YY, Zhao JJ, Yin JY, Dan X, 2015.

Remote sensing monitoring of volcanic ash clouds based on PCA method

. Acta Geophysica, 63(2): 89-99

[本文引用: 1]     

[11] Li HB, Wu XQ, Wei HL, Fu LZ, Wu QQ, 2007.

A primary studies on classification and identification of seven Amanita species based on morphological characteristics and ITS sequences of rDNA.

Journal of Fungal Research, 2007(1): 14-19 (in Chinese)

[12] Shouichi T, 2016.

Effect of domain selection for compact representation of spatial variation of head-related transfer function in all directions based on spatial principal components analysis

.Applied Acoustics, 101: 30-69

[本文引用: 1]     

[13] Stéphane D, Julie J, 2015.

Principal component analysis with missing values: a comparative survey of methods

.Plant Ecology, 216(5): 40-45

[本文引用: 1]     

[14] Takashi O, Tomoko Y, Chihiro T, Takao T, Naoki T, Mitsuya T, 2002.

Amanita ibotengutake sp. nov., a poisonous fungus from Japan

.Mycological Progress, 1(4): 99-102

[本文引用: 1]     

[15] Tang YZ, Zhang Z, Zhou S, Yan MQ, Tang QJ, 2014.

Application of SPSS statistical software to edible fungi research

.Acta Edulis Fungi, 21(4): 81-86 (in Chinese)

[16] Wang JD, Wang LP, Pang XP, 2013.

Steady state power quality evaluation of grid-connected photovoltaic system based on improved principal component analysis method

.Recent Patents on Electrical & Electronic Engineering, 6(3): 108-110

[本文引用: 1]     

[17] Wen YC, 2011.

Research on application of computer image processing technology

.Modern Business Trade Industry, 2011(2): 230-231 (in Chinese)

[18] Yang ZH, 2010.

Region spatial cluster algorithm based on Ward method

.China Population, Resources and Environment, 20(3): 382-386 (in Chinese)

[19] Yang ZL, 2005. Flora fungorum sinicorun. Vol. 27. Amanitaceae. Science Press, Beijing. 1-257 (in Chinese)

[20] Yoshiharu M, 2006.

Image processing for optical methods to analyze shape, deformation, stress and strain

.Key Engineering Materials, 45(326): 108-110

[本文引用: 1]     

[21] 戴玉成,周丽伟,杨祝良,文华安,图力古尔,李泰辉,2010.

中国食用菌名录

. 菌物学报,29(1): 1-21

[本文引用: 1]     

[22] 李海波,吴学谦,魏海龙,付立忠,吴庆其,2007.

基于形态特征和ITS序列对7个鹅膏菌属菌株的分类鉴定

. 菌物研究,2007(1): 14-19

[本文引用: 1]     

[23] 唐拥政,张忠,周帅,颜梦秋,唐庆九,2014.

SPSS统计软件在食用菌研究中的应用

. 食用菌学报,21(4): 81-86

[本文引用: 1]     

[24] 图力古尔,王玉玲,王建瑞,刘宇,2011.

山东鹅膏记述

. 菌物研究,9(3): 136-150

[本文引用: 1]     

[25] 温玉春,2011.

计算机图像处理技术应用研究

. 现代商贸工业,2011(2): 230-231

[本文引用: 2]     

[26] 杨志恒,2010.

基于 Ward 法的区域空间聚类分析

. 中国人口·资源与环境,20(3): 382-386

[本文引用: 1]     

[27] 杨祝良,2005. 中国真菌志·第二十七卷·鹅膏科. 北京:科学出版社. 1-257

[本文引用: 3]     

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